다양한 필터에 따른 딥러닝 SAR 이미지 정확도 개선

Q: 이 논문에서 정의한 스펙클 잡음이란 무엇인가?

SAR 이미지의 품질을 저하시키는 곱셈꼴 잡음의 특성을 가지는 요소이다. 이는 레이더 신호의 세기에 따라 잡음의 크기가 달라지는 특징이 있으며, 전천후 관측이 가능한 SAR 기술의 이미지 품질을 감소시키는 주요 원인이 된다.

Q: SAR 이미지의 잡음 제거를 위한 필터 종류와 사이즈가 정확도에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, Lee 필터보다 Median 필터가 더 높은 정확도를 보였으며 필터 사이즈가 작을수록 정확도가 높게 나타났다. 필터 사이즈가 커지면 노이즈 제거 효과는 증가하지만, 이미지의 중요한 구성 요소까지 제거되어 전체적인 정확도는 감소한다.

이정훈; 김재현

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이정훈 (아주대학교) 김재현 (아주대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2022.2

수록면: 767 - 768 (2page)

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본 논문에서는 필터에 따른 SAR 이미지를 생성한 뒤 필터링된 이미지의 정확도를 비교하였다. 이미지를 생성할 때 사용한 딥러닝 모델은 CycleGAN이다. 필터에서 변화를 준 부분은 필터의 종류와 필터 사이즈이다. 본 논문에서 사용한 필터는 Median 필터와 Lee 필터이며, 각 필터마다 필터의 ... 전체 초록 보기

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